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Learning framework for carbon emissions predictions incorporating a RReliefF driven features selection and an iterative neural network architecture improvement
Documento
doi:10.1007/s42452-021-04411-z
http://dx.doi.org/10.1007/s42452-021-04411-z
http://https://link.springer.com/article/10.1007/s42452-021-04411-z
http://https://link.springer.com/article/10.1007/s42452-021-04411-z#citeas][doi:10.1007/s42452-021-04411-z
Visão geral
Pesquisas
Identidade
Informação adicional documento
Outro
Ver todos
Visão geral
tipo
journal article
autores
Alexandre de Barros Barreto
Antonio Marcio Ferreira Crespo
Li Weigang
data de publicação
2021-01-01
publicada em
https://doi.org/10.1007/s42452-020-1967-1
Pesquisas
áreas de investigação
Metodologia e Técnicas da Computação
palavras-chave
Artificial Intelligence
CO2 Emissions prediction
Features selection
Neural Networks
Identidade
identificador BrCris
97c6cc16cec1b4c9d83efe40acab8c59
Informação adicional documento
série
4
Página Inicial
460
página final
478
Volume
3
Outro
tem linguagem
Inglês
Português